最近几年来，自然语言处理技术在智能化利用领域得到了广泛的利用，在这其中，自动文本摘要技术也日益成熟。而此次新版的chatgpt对自动文本摘要的发展也提出了一些新的进展和创新。

新版chatgpt中的生成模型采取了自监督学习模式。这类方式可以减少对数据的标注依赖性，提高了模型的灵活性和可扩大性。利用这类模式，新版chatgpt可以将区别单元之间的上下文联系更抓紧密，同时提高模型的鲁棒性和泛化能力。

在新版chatgpt中，模型对多语种文本处理的支持得到了加强。针对中文等语言在辞汇、语法上的特殊性，新版chatgpt对中文的预训练模型进行了优化和调剂，提高了在中文利用场景下的性能表现。同时，新版chatgpt还在多语种处理方面也实现了良好的利用。

新版chatgpt在模型优化方面也具有一定的创新。相比于之前的版本，新版chatgpt采取了一种有效的机制，即后训练模式，以进一步优化模型的性能表现。同时，新版chatgpt还通过对神经网络结构进行改进和优化，提高了模型的性能表现和运行效力。

在新版chatgpt中，模型的输出效果也得到了提高。在自动文本摘要场景下，我团队的测试表明，新版chatgpt的模型输出能够更加准确、精炼、易于理解。这个变化，表明新版chatgpt模型在文本处理进程中，表现出更加智能、精准的特点。

随着自动文本摘要技术的不断发展和进步，和新版chatgpt所带来的技术创新和优化，自动文本摘要技术的利用前景将会更加广阔和美好。